TPUv1TPUv2TPUv3Date introduced201620172018Process node28 nm16 nm16 nmDie size (mm²)330mm625mm700mmOn-chip memory (MB)28MB64MB64MBClock speed (MHz)700MHz700MHz940MHzMemory8 GB DDR316 GB HBM32 GiB HBMMemory bandwidth300 GB/s700 GB/s900 GB/sTDP (W)75280450TOPS (Tera/Second)92180360TOP...
现在我们对比一下 TPU v2 和 v3 Pod,最大的区别就在算力上:TPU v2 有 256 块 TPU v2 组成,算力为 11.5 PFLOPS;Tpu v3 则由 1024 块 TPU v3 芯片组成,算力为 100 PFLOPS。这也就是为什么我们一直在说,TPU v3 是一个 TPU v2 的强化版,最本质的原因就是两者在核心架构上本质的区别没有那么明显,而主要...
现在我们对比一下 TPU v2 和 v3 Pod,最大的区别就在算力上:TPU v2 有 256 块 TPU v2 组成,算力为 11.5 PFLOPS;Tpu v3 则由 1024 块 TPU v3 芯片组成,算力为 100 PFLOPS。这也就是为什么我们一直在说,TPU v3 是一个 TPU v2 的强化版,最本质的原因就是两者在核心架构上本质的区别没有那么明显,而主要...
现在我们对比一下 TPU v2 和 v3 Pod,最大的区别就在算力上:TPU v2 有 256 块 TPU v2 组成,算力为 11.5 PFLOPS;Tpu v3 则由 1024 块 TPU v3 芯片组成,算力为 100 PFLOPS。这也就是为什么我们一直在说,TPU v3 是一个 TPU v2 的强化版,最本质的原因就是两者在核心架构上本质的区别没有那么明显,而主要...
更重要的是,在能效方面,TPU v3 更是大幅领先于 TPU v2。背后的原因除了谷歌改进了芯片设计,对于深度学习场景有了更深和更广的优化面意外,最重要的一点就是 TPU v3 更好地管理了芯片的温度表现,用水冷代替风冷使得芯片更容易运行在合理温度之下。 下面这张图展示了 TPU v2 和 v3 的俯视图以及极度简化的结构。
TPUv3相对于TPUv2来说在绝大部分场景是memory bandwidth bound,达不到2.7x的peal compute。 相对于TPUv1,inference来说也是可以做的,但是需要大的batch size。文中提到 Fortunately, we have DNN models that can meet their latency targets with batch sizes of greater than 1,000. With billions of daily us...
谷歌2020年发布,服务器推理和训练芯片,芯片数量是TPUv3的四倍。 硬件架构 功能特性 1).通过引入具有光学数据链路的光路交换机(OCS)来解决规模和可靠性障碍,允许 4K 节点超级计算机通过重新配置来容忍 1K CPU 主机在 0.1%–1.0% 的时间内不可用。 2).公开了 DLRM(SparseCore 或 SC)中嵌入的硬件支持,DLRM 是自...
为了提升灵活性,TPU v2将上述两个互相独立的缓冲区调整位置后合并为向量存储区(Vector Memory),从而提高可编程性,这也更类似传统的内存区。 第二步改进针对的是激活函数管道(Activation Pipeline),TPU v1的管道内包含一组负责非线性激活函数运算的固定功能单元。TPU v2则将其改为可编程性更高的向量单元(Vector Uni...
为了提升灵活性,TPU v2将上述两个互相独立的缓冲区调整位置后合并为向量存储区(Vector Memory),从而提高可编程性,这也更类似传统的内存区。 第二步改进针对的是激活函数管道(Activation Pipeline),TPU v1的管道内包含一组负责非线性激活函数运算的固定功能单元。TPU v2则将其改为可编程性更高的向量单元(Vector Uni...
Write_Host_Memory: 把计算结果数据从 Unified Buffer 输出到 CPU host 通过这些指令,TPU 能够顺序地执行读取、写入、计算和激活操作,从而处理神经网络各层的具体计算需求。 TPU v1 芯片布局图 通过下图,我们可以看到整个 TPU 属于一个专用的电路,里面最大的两个就是 Local Unified BUffeer 和 MXU,一个用于缓存...